- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)率 內(nèi)容精選 換一換
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15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類(lèi)有3種: 監(jiān)督學(xué)習(xí):利用一組已知類(lèi)別的樣本調(diào)整分類(lèi)器的參數(shù),使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程,也稱(chēng)為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類(lèi)。 非監(jiān)督學(xué)習(xí):在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類(lèi)。 強(qiáng)化學(xué)習(xí):智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí),以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(強(qiáng)化信號(hào))函數(shù)值最大。來(lái)自:百科對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿意的模型,需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評(píng)估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo),如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等,能幫助您有效的評(píng)估,最終獲得一個(gè)滿意的模型。 5.部署模型 模型的開(kāi)發(fā)訓(xùn)練,是基于之前的已有數(shù)據(jù)(有可能是測(cè)試數(shù)據(jù)),而在得來(lái)自:百科
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來(lái)自:百科內(nèi)的電瓶車(chē); 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車(chē)的檢測(cè),具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè),更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過(guò)90%,錯(cuò)誤率小于5%。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 上??妓剐畔⒓?來(lái)自:云商店
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動(dòng)駕駛技術(shù)! 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的學(xué)習(xí)賽。選手可以使用圖像分類(lèi)算法對(duì)常見(jiàn)的生活垃圾圖片進(jìn)行分類(lèi)。我們將結(jié)合學(xué)習(xí)資料、直播+答疑的方式,帶領(lǐng)大家通關(guān)垃圾分類(lèi)項(xiàng)目。學(xué)習(xí)資料放在”學(xué)習(xí)賽課程“內(nèi),選手可自行觀看學(xué)習(xí)。 【參賽對(duì)象】 對(duì)AI感興趣且年滿18歲的開(kāi)發(fā)者均可報(bào)名參加。來(lái)自:百科
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